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摘要：为解决智能电网电力大数据时代传统数据分析技术面临的瓶颈，对电力大数据分析技术进行了简要介绍。首先阐述了电力大数据的特征，在此基础上对电力大数据的分析方法进行论述，包括 ETL 技术，数据分析技术和数据展现技术。期望通过研究能够对促进智能电网发展有所帮助。
关键词：智能电网；电力大数据；分析技术
随着我国科学技术的快速进步，智能电网技术也日趋成熟，传统的电力数据分析技术一般都是基于关系数据库，分析速度慢且可伸缩性差，这已经远远不能满足当前电力发展需要，大大制约了智能电网 的发展。为了保障电力数据处理质量，促进我国经济社会发展，更好 地满足社会需要，在智能电网中采用电力大数据分析技术成为了一种必然，符合电力行业持续发展的需求。
电力大数据
电力大数据内涵
电力大数据是指智能电网在电力生产、电力传输、电力消费等部分产生的各种类型的数据，是电力系统运行中信息的高度融合。电力 大数据除了常见的数字、符号这些传统的结构化数据之外，还有图片、 影音和超媒体这些非结构化数据。
电力大数据与智能电网之间的联系
目前我国智能电网正在迅猛建设，技术也越来越成熟。智能电网综合运用了信息技术、通信技术和电力电子技术，紧密了不同类型信 息之间相互联系。智能电网能够便捷地收集客户的用电情况、地区的 用电情况以及各个时段的用电情况等，从电量的耗损状况中获得电力大数据，运用现代数据分析处理技术分析获得的数据，并提取出有效 的信息。这些信息可以帮助运行人员对不同区域的电网进行宏观调控， 根据不同地区的用电需求及时对其进行准确调控和满足。然而现阶段我国电网大数据的发展并没有很成熟，大数据平台构建尚在进行中。 只有完善了大数据平台，才能综合运用大数据分析技术，智能电网才 能够进一步发展。
电力大数据的特征
①数据体量大：电力大数据首要特征是数据众多。电力大数据囊括电力生产、电力传输、电力消费等各个环节，而这些环节设计层面 繁复众多。另一方面，随着智能电网的迅速发展，智能电表等终端信 息采集设备覆盖面的提升，获取的数据规模成爆炸规模增长。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆②数据 类型多：在大体量的电力系统中，囊括的数据种类是五花八门的。以 往我国电力系统产生的数据大多是结构化数据，随着近几年智能电网的快速发展，图片、音频这类非结构化的数据大量产生，使得电力数 据的结构更加多样化。③数据速率高：电力大数据一般依靠信息数据 流生成，电力系统正常运行时，数据的分析处理速度直接关系着数据 处理的精确性和及时性。使用速度快、智能化程度高的设备才能充分 发挥电力大数据的价值。④数据价值高：通过监测电力系统正常运营 获得的这些数据，综合了电力生产、电力传输、电力消耗的各个部分。 通过对这些数据的深度挖掘，提取出对电力企业优化运营有价值的信息，带动了电力企业的健康迅速发展。
电力大数据分析技术的实际应用
分析技术
随着我国电力事业的快速发展，多样化发电领域得到了共同的发展，如何确保多样化电力资源的安全合并与科学调度，是当下电网发展 的主要瓶颈之一。为了更好的提高电力合并的安全性与可靠性，提升电 力资源调度的科学性，就需要合理的应用大数据分析技术，构建安全有 效的智能电网，不断的提高我国电力系统的发的运行效益与安全。在电 力大数据分析技术应用的时候，可以更好地分析常规电力数据与清洁电 力数据之间的内在联系，从而找出两者的契合点，更好地开展相关的电 力工作。例如在合并电网运行的过程中，清洁电力资源的不稳定性、谐 波的电力影响、线损的影响、电磁不兼容、变压器的规格等等，这些问 题都会直接影响到电网运行的质量与安全。在合并电力资源的时候，就 可以合理的发挥出电力大数据分析技术的优势，找出解决清洁电力资源 的不稳定性、谐波的电力影响、线损的影响、电磁不兼容、变压器的规格等问题的处理对策。从而开展科学合理的电力调度与电力合并，逐渐 形成智能电网的雏形，促进我国智能电网安全有序的发展建设。
ETL 技术
在智能电网管理运行的过程中会产生巨量的电力数据信息，数据 量超出了传统电力系统的运算范畴，给电力分析工作造成了一定的压 力，影响其他业务的开展。为了更好的解决这一问题，大数据分析技 术中的 ETL 技术就发挥出了相应的工作价值，该电力数据分析技术的全称是 Extract-Transform-Load。在大数据分析 ETL 技术应用的时候， 首先就是开展 Extract 的数据采集工作，将电力数据信息按照相关的分类进行高效的采集，然后在 Transform 工作环节对采集的电力数据信息进行一定的转化处理。大数据分析技术针对特定的编码数据流进行 分析，无法直接对电力数据信息进行分析，必须对电力数据信息进行 合理的转化，从而使得电力数据信息具有一定的可读性，更好地发挥Transform 分析环节的工作优势。最后就是进行Load 环节的数据装载， 通过将分析处理好的数据流进行条目的装载，确保每一个分析的结果 都装载到对应的数据源中，安全有效地完成 ETL 处理分析技术的全部工作环节。目前我国在构建智能电网的时候，ETL 技术是非常核心的技术组成之一，通过对 ETL 技术的合理应用，可以充分发挥该技术的应用优势，提高我国电力系统的整体运行效率。
展现技术
在我国智能电网建设的时候，电力大数据分析技术中有两种技术 得到了很好的应用，分别是可视化数据处理技术和空间信息流的展现 技术，在该两种技术的合理应用下，智能电网系统才可以得到更好的 利用。例如在我国某智能变电站运行管理的过程中，就充分的发挥出 了电力大数据分析技术的优势。在 MR 增强型虚拟技术的应用下，工作人员可以实时对电力数据流进行查看，并且在互联网技术的支持下， 可以对电网的运行情况进行数据的查看，有效的提高了电力工作人员 的工作效率与安全性。
在数据展现技术和可视化技术的支持下，电网的工作人员则可以 通过对电力系统的实时监测，从而根据电力大数据分析给出的工作调 整方案，更好地开展电网调度与电力合并的工作。我国基本国情具有 特殊性，电力系统覆盖的地区非常广泛，为了更好地发挥智能电网系 统运行的质量与安全。在电力大数据分析技术中的展现技术与可视化 技术在实际应用的时候，为了确保智能电网运行的整体效率，在实际 应用的过程中，可以借助 GIS 系统的技术支持，从而帮助电力工作人员，更好地调整电力调度工作草案，确保电力资源得到最大化的利用， 不断提高我国智能电网建设的工作质量与安全。
结语
目前我国的智能电网建设日趋成熟，而电力大数据与智能电网相 辅相成，其相互关系是密不可分的。智能电网正常运营中产生的电力 大数据无法使用传统的数据分析技术来分析。在智能电网不断发展的 背景下，运用电力大数据分析方法，提升了数据处理效率，符合电力 企业经济利益，增强了企业核心竞争力。
参考文献
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郭晓敏 . 面向智能电网应用的电力大数据关键技术探讨 [J]. 企
论文作者:白晓剑
论文发表刊物:《福光技术》2019年32期
论文发表时间:2020/3/14
标签：电力论文; 数据论文; 电网论文; 技术论文; 智能论文; 大数论文; 据分析论文; 《福光技术》2019年32期论文;